基于運(yùn)動檢測和特征融合的多目標(biāo)跟蹤算法研究的中期報告

基于運(yùn)動檢測和特征融合的多目標(biāo)跟蹤算法研究的中期報告一、研究背景和意義多目標(biāo)跟蹤(MOT)是指從視頻或圖像序列中自動跟蹤多個運(yùn)動目標(biāo)，并估計(jì)它們的位置、速度、加速度等參數(shù)。在許多實(shí)際應(yīng)用場景中，如視頻監(jiān)控、交通監(jiān)管、智能家居等領(lǐng)域，MOT技術(shù)都有重要的實(shí)際價值。因此，MOT技術(shù)一直是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究重點(diǎn)之一。從傳統(tǒng)的基于背景建模和運(yùn)動檢測的方法到基于深度學(xué)習(xí)的方法，MOT算法已經(jīng)有了多種實(shí)現(xiàn)方式。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用場景的復(fù)雜化，更加精準(zhǔn)和魯棒的MOT算法和方法也受到了越來越多的關(guān)注。特別是在多目標(biāo)交互和環(huán)境建模等方面，MOT算法的研究更加迫切。為了實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)和魯棒的目標(biāo)跟蹤，本研究將從運(yùn)動檢測和特征融合兩個方面入手，借助深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提出一種基于運(yùn)動檢測和特征融合的多目標(biāo)跟蹤算法。該算法將運(yùn)動檢測和特征提取算法相結(jié)合，以提高對目標(biāo)的跟蹤精度和穩(wěn)定性。二、研究內(nèi)容和技術(shù)路線本研究的研究內(nèi)容主要包括以下兩個方面。1.運(yùn)動檢測模塊本研究將使用現(xiàn)有的運(yùn)動檢測算法，如基于光流的運(yùn)動檢測算法、基于幀差分的運(yùn)動檢測算法等，來檢測視頻序列中的目標(biāo)運(yùn)動。為了避免因目標(biāo)的運(yùn)動速度過快或過慢導(dǎo)致的跟蹤失效，本研究將針對不同的運(yùn)動速度范圍，使用不同的運(yùn)動檢測算法。2.特征融合模塊本研究將使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對運(yùn)動檢測得到的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行特征提取。在特征提取的過程中，采用多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)來提取目標(biāo)區(qū)域的特征。本研究將對目標(biāo)的運(yùn)動、大小和形狀等特征進(jìn)行融合，通過將不同特征進(jìn)行融合，提高對目標(biāo)的跟蹤精度和穩(wěn)定性。同時，本研究還將采用目標(biāo)檢測算法，對跟蹤到的目標(biāo)進(jìn)行正確性檢驗(yàn)。技術(shù)路線如下：(1)采集并預(yù)處理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集；(2)對比不同的運(yùn)動檢測算法，選擇最合適的算法，并進(jìn)行代碼編寫、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證；(3)構(gòu)建特征提取網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行訓(xùn)練，并將其與運(yùn)動檢測算法相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)跟蹤；(4)對比不同的特征融合方法，提出最優(yōu)的特征融合方案，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證；(5)對算法進(jìn)行優(yōu)化，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證；(6)撰寫論文并進(jìn)行展示。三、預(yù)期結(jié)果和意義本研究將提出一種基于運(yùn)動檢測和特征融合的多目標(biāo)跟蹤算法，該算法將運(yùn)動檢測和特征提取算法相結(jié)合，以提高對目標(biāo)的跟蹤精度和穩(wěn)定性。通過對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行多次實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，預(yù)期達(dá)到如下結(jié)果：(1)提出了一種穩(wěn)定且高精度的目標(biāo)跟蹤算法，并對其進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證；(2)改進(jìn)了運(yùn)動檢測算法，提高了對運(yùn)動速度過快或過慢的目標(biāo)的跟蹤精度；(3)創(chuàng)新性地采用了目標(biāo)的多特征融合方法，提高目標(biāo)的跟蹤魯棒性和穩(wěn)定性；(4)通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證得出，本算法具有較高的跟蹤精度和魯